ChatGPT 引爆向量数据库赛道 _向量

向量数据库和是现在 AI 领域的热门话题。
最近，为等生成式 AI 应用提供向量搜索、向量数据存储、向量嵌入等功能的向量数据库赛道突然走红，两家初创公司和共获 10 亿元融资，融资时间仅间隔6天，而、Brex、等公司正在将向量数据库和作为其 AI 应用的基础。
事实上，在火爆出圈之前向量数据库非常小众，大量开发者涌向生成式 AI 应用开发领域，这使得蛰伏的向量数据库厂商终于迎来了曙光，其用户数量呈指数级增长，也是获得巨额投资的重要原因之一。
什么是向量，如何工作？
首先，所谓向量简单地说就是 N 维数字向量，可以代表任何东西，包括文本、音乐、视频等等，我们主要关注的是文本。要创建一个向量，我们需要借助于模型（例如的 Ada），把想要处理的文本内容输入到模型里面，就可以生成一个向量表示，并把它存储起来以备之后使用。
向量数据库与之所以非常重要，因为它使我们能够进行语义搜索，即通过相似性来搜索数据，比如寻找具有相似含义的文本。例如，在向量空间上建模男人、国王，女人和女王的关系时就能非常明确地看出它们之间的相关性。

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更为直观的例子：
假设你是一个孩子，有一个大玩具盒子。现在你想找一些类似的玩具，比如玩具汽车和玩具巴士。它们都是交通工具，这就被称为“语义相似性”（事物有着相似的含义）。
再假设你有两个相关的玩具，但并不相同。例如一个玩具汽车和一条玩具道路。尽管它们不完全相同，但会被认为是相似的，因为汽车通常是开在道路上的。
【ChatGPT 引爆向量数据库赛道】为什么向量数据库与如此重要呢？
这是因为绝大多数 LLM 有其上下文限制，在理想情况下，我们可以将无限数量的单词拟合到 LLM 提示中，但目前这个限制通常被限制在约 4096 - 32k 个。
因此，我们受到 LLM 在"内存"方面的严格限制（即我们可以将多少单词拟合到其提示中），从而影响了与 LLM 交互的方式，这就是为什么你不能将整个 PDF 文档复制粘贴到中进行问答。
如何让 LLM 读取大文本呢？

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假设你有一个巨大的 PDF 文件，你很懒不想读整个文件，而且你也不能把整个文件复制进去，因为它超过了一亿页，怎么办？
我们可以利用向量的优势来将相关文本注入 LLM 上下文窗口。对 PDF 进行向量并将其存储在向量数据库中。
具体做法：
1）把 PDF 切分成小的文本片段，通过模型创建向量放到本地或远程向量数据库。
2）把用户的提问也创建成向量，用它和之前创建的 PDF 向量比对，通过语义相似性搜索（比如余弦算法），找到最相关的文本片段。
3）把用户提问和相似文本片段发给 LLM，写要求 LLM 基于给定的内容生成回答，如果没有相似文本或关联度不高，则回答不知道。
这就是向量的最典型应用。上非常火的 - 项目，用的就是 LLM 结合向量，来达到本地知识库问答的效果，后面树先生也会为大家带来相关教程。